【ZiDongHua之“会展赛培坛”收录关键词：楷登 Cadence NVIDIA 数字孪生】
 
　　线上研讨会预告：Cadence与NVIDIA共探未来AI工厂
 
　　在当今数字化浪潮中，AI技术正深刻重塑数据中心的未来。随着对AI应用需求的快速增长，传统数据中心正逐步转型为下一代AI工厂。这些先进的设施专为满足尖端AI工作负载而设计，结合了物理层面的优化与AI驱动的智能技术。在本次研讨会中，Cadence和NVIDIA的专家将共同探讨仿真模拟技术、数字孪生解决方案以及自动化技术如何重塑AI数据中心的未来，实现更高效、更可持续及更智能的运营方式。
 
　　与Cadence和NVIDIA的专家一起，探索如何为AI工厂与数据中心的设计者与运营者创造全新的价值，打造可扩展、高效且优化的未来基础设施。
 
　　物理与AI的融合—
 
　　未来AI工厂的智慧解决方案
 
　　会议时间
 
　　2025年2月27日13:00-14:30
 
　　会议形式
 
　　在线直播
 
　　（参会方式会在注册通过后以邮件形式或微信通知）
 
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　　主要议题
 
　　1.AI数据中心设计与运营的挑战
 
　　独特需求
 
　　•高密度计算与AI工作负载带来的散热管理压力。
 
　　•能源效率低下及可持续发展的挑战。
 
　　运营瓶颈
 
　　•实时平衡电力、冷却与工作负载分配。
 
　　•缺乏预测性洞察与先进模拟技术，导致资源浪费与效率下降。
 
　　2.与NVIDIA Omniverse结合的Cadence Reality Digital Twin平台和Allegro X平台
 
　　下一代解决方案
 
　　•基于OpenUSD，结合NVIDIA Omniverse技术，提供精准的实时模拟功能。
 
　　•模拟AI数据中心的物理环境，实现精确的设计与优化。
 
　　对设计者与运营者的价值
 
　　•支援跨团队协作，在部署前优化基础设施设计。
 
　　•模拟冷却系统、气流与能源动态，提升能源效率。
 
　　•加速设计迭代，降低成本，并改善可持续性指标。
 
　　3.自动化及智能推动AI工厂运营
 
　　AI驱动的运营
 
　　•通过预测性维护与自动化控制系统，实现资源的最佳化分配。
 
　　•实时调整工作负载，最大化运营效率与规模化能力。
 
　　自动化优势
 
　　•通过主动资源管理减少停机时间。
 
　　•无缝应对AI应用需求的变化与挑战。
 
　　您将收获
 
　　•深入了解建构与运营AI工厂的独特挑战，以及它们如何区别于传统数据中心。
 
　　•探讨Cadence Reality Digital Twin平台与NVIDIA Omniverse的结合如何解决设计与运营效率问题。
 
　　•学习自动化与AI技术如何推动AI数据中心的智能化与可持续化发展。
 
　　演讲嘉宾
 
 
　　刘冠良
 
　　NVIDIA资深解决方案架构经理
 
　　刘冠良博士是NVIDIA的深度学习解决方案架构经理，他领导一个团队，协助生态系统合作伙伴在NVIDIA Omniverse和GenAI平台上进行虚拟工厂整合。他的研究兴趣集中在将机器学习算法应用于现实世界问题的领域。在加入NVIDIA之前，曾在富士康担任机器学习工程师，领导分析团队，开发了多种以制造流程为核心的预测建模项目，包括缺陷检测和预测性维护等。在攻读博士学位期间，他曾作为访问学者参与洛斯阿拉莫斯国家实验室的生物科学团队，从事人类和环境微生物群项目相关研究。
 
 
　　曾志宇
 
　　Cadence资深技术总监
 
　　曾志宇于2006年毕业于浙江大学竺可桢学院，获得电子信息系统学士学位；2011年获得德克萨斯农工大学电气与计算机工程系计算机工程博士学位。他于2012年加入Cadence，曾担任软件开发工程师，负责电迁移与电压降（EMIR）签核解决方案Voltus的开发工作。如今，作为高级软件工程组总监，他领导Voltus、Celsius和Reality研发团队，负责Cadence EMIR、热管理，以及机械和数据中心解决方案的开发工作。在其职业生涯中，他牵头开发了多项创新技术，包括分层EMIR签核解决方案Voltus XM、设计中IR修复解决方案Voltus InsightAI，以及3DIC热应力解决方案Celsius Studio。近期，他同时领导了两项重要项目，一项是利用人工智能和Reality Insight优化智能数据中心运营，另一项是与英伟达合作，利用Omniverse平台和通用场景描述（OpenUSD）技术扩展数据中心的数字孪生。
 
 
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